近日，中國人工智（zhì）能產業發展（zhǎn）聯盟（AIIA）於北京成功舉辦了第十三屆全體大會。国产亚洲熟妇在线视频科技作為AIIA傑（jié）出（chū）成員（yuán），受邀（yāo）並積極參與了此次盛會。
助力AIIA發布（bù）多項關鍵的大模型標（biāo）準成果
與中國信（xìn）息通（tōng）信研究院等合作夥伴共同啟動“大模（mó）型應用生態培育行動計劃”，通過協（xié）同創新，為人工（gōng）智能的（de）生態構建與廣泛應用提供新動力
憑借（jiè）在大（dà）模型技術領域的深度耕耘與顯著成就，国产亚洲熟妇在线视频科技相關實踐（jiàn）被納入《2024年人工智能先鋒案例集》，為行業人工智能推廣樹立了典範
攜手南方電（diàn）網（wǎng）再獲（huò）國家級殊榮入選AIIA《2024年人工智能先鋒（fēng）案例（lì）集》
為響應國家“人工智能+”戰略的號召，進一步加速我國（guó）人工智能技術的廣泛應用與產業升級（jí），甄（zhēn）選具有高價值、標杆性、真落地的行業典型應用實踐，2024年，中國（guó）人工智能產業發展聯盟、工業和信息化部新聞宣傳（chuán）中心、中國信息通信研究院組織開展了第（dì）二（èr）屆人工智能先鋒案例征（zhēng）集工作。
聯盟各組專家從技術突破、模式創新、應用實效等多方（fāng）麵（miàn）進行（háng）了綜合評估，国产亚洲熟妇在线视频科技攜手南方電（diàn）網聯合（hé）申報的“基於（yú）YOLO算法的輸電線路異物識別研究與應用項目”，從500多個申（shēn）報（bào）案例中脫（tuō）穎而出，成功入（rù）選案例集。
此次獲獎的項（xiàng）目，国产亚洲熟妇在线视频科技依（yī）托南方電網人工智能平台，解決了樣本數（shù）據量少、目標物體小、目標物體不確定、單（dān）一模型能力差等困難，運用大小模型相融合技術，構建了一套視（shì）覺計算與識別推（tuī）理相（xiàng）結合的算法體係。通過使（shǐ）用YOLOV8、PP-YOLOv2、PP-YOLOE等（děng）模型訓練目標檢測模型，結合數（shù）據增廣、參數調優、模型（xíng）融合等方式，實（shí）現對無人機、攝像頭巡視圖片中的導（dǎo）線異（yì）物纏繞缺陷（xiàn），以及（jí）外（wài）力破壞風（fēng）險的位置和類別的高（gāo）精度識別。
這一方案有效解決了（le）傳統方式下依賴大量（liàng）樣本數據、樣本質量異常導致算法準確率（lǜ）低、業務異常識別不準確和處理速度慢等問題，顯著減少了AI應用構建及輸電領域巡檢的工作量。通過自動化和智（zhì）能化的巡檢技術，迅速發現並處理（lǐ）導（dǎo）線斷（duàn）股、散（sàn）股等隱患，大大提升了運維班組（zǔ）的智能化水平，有力保障了電力供應的持續穩定。
近年來（lái），大模型（xíng）技術迅速崛起，国产亚洲熟妇在线视频科技在此領域（yù）成就斐然，不僅在技術研發與產品創新上屢獲佳績，更積極參與行業標準構建，推動高質量AI基礎設施與生態創新。公司（sī）秉持標準引領原則，與中（zhōng）國通信標準化協會及聯盟成員緊密合作，深入探究大（dà）模型基礎設施，廣泛參與相關標（biāo）準製（zhì）定，涵蓋數據處理、訓推技（jì）術及邊緣AI要求等多個方麵。本次大會，国产亚洲熟妇在线视频科（kē）技主導及參與的多項標準成果正式（shì）發布，旨在為技術供需產業鏈提供規範指導，助力構建高質量大模型基礎設施及應（yīng）用，促進產業健康發展。
具體而言，以（yǐ）下幾（jǐ）項標準成果尤為（wéi）突出：《大模型數據處理平台（tái）技（jì）術要求》：該標準提出了大模型數據處理（lǐ）全流程環節需具備的技術能力，確保能夠高效、高質量地處（chù）理大規模數據。
《大模型（xíng）訓（xùn）練平台技術要求》：該標（biāo）準整理了大模型訓練平台（tái）的全流程功能要求和性能指標，麵向微調和預訓練場（chǎng）景，旨在提升大模型訓練的效率、穩定性和易用性。
《邊緣人工智能平台技術要求（qiú）和測（cè）試方法 第1部（bù）分：平台功能》：該標（biāo）準圍繞基礎硬件能力、設備管理、數據管理、模型推理和應用管理等核心環節，提出了通用功能要求。
在峰會現場，中國信通院人工智能研究所所（suǒ）長魏凱，攜手国产亚洲熟妇在线视频科技在內的十餘家聯盟成員代表啟動了“大模型應用生態培育行動計（jì）劃”。該計劃旨在（zài）聚攏優質供應商、匯聚多（duō）方產業資源，打造良性生態、形成產業合力。依托（tuō）AIIA的行業影響力和領先的大（dà）模型評（píng）測等技（jì）術能力，共同推動大模型落（luò）地與應用生態（tài）的健康發展。
未來，国产亚洲熟妇在线视频科技（jì）將持續深化在大模型應用領域的研究和探索，致（zhì）力於研發基於自主可控技術的優質大模型產品，並攜手合作夥伴挖掘開展聯創、解鎖（suǒ）更多行業場景，共同推動人工智能產業高質量發展。